夜间图像增强方法研究及MATLAB实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着社会的发展和科技的进步，人们对图像质量的要求越来越高，夜间图像由于光线不足等原因，存在着亮度低、对比度差、细节丢失等问题，严重影响了人们的视觉体验和图像信息的提取。

因此，夜间图像增强技术应运而生，其旨在提高夜间图像的视觉质量，使其更清晰、更易于观察和分析，在安防监控、自动驾驶、医学影像等领域具有重要的应用价值和广阔的应用前景。

2. 本选题国内外研究状况综述

夜间图像增强是一个活跃的研究领域，国内外学者对此进行了大量的研究。

1. 国内研究现状

国内学者在夜间图像增强领域取得了一定的成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将针对夜间图像的特点和应用需求，研究和实现基于matlab的夜间图像增强方法。

主要内容包括：
1.夜间图像增强算法研究:深入研究传统图像增强算法（如直方图均衡化、retinex理论等）和基于深度学习的图像增强算法（如卷积神经网络、生成对抗网络等），分析其原理、优缺点以及适用场景。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，以matlab为工具平台，开展夜间图像增强方法研究。

首先，进行文献调研，深入研究夜间图像增强领域的国内外研究现状，了解夜间图像增强的基本原理、常用算法、最新进展以及未来发展趋势。

其次，进行算法设计与实现，研究传统的图像增强算法，如直方图均衡化、retinex理论等，分析其原理、优缺点以及在夜间图像增强中的适用性，并研究基于深度学习的图像增强算法，如卷积神经网络、生成对抗网络等，探讨其在夜间图像增强中的应用，选择合适的算法进行改进，针对现有算法的不足，提出改进策略，并使用matlab进行代码实现。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.结合传统方法和深度学习技术：将传统图像增强算法（如retinex理论）与深度学习技术（如卷积神经网络）相结合，充分发挥各自优势，以提高夜间图像增强的效果。

2.针对性算法改进：针对现有夜间图像增强算法的不足，如细节丢失、噪声放大、颜色失真等问题，提出改进方法，提高算法的鲁棒性和适应性。

3.matlab平台实现与gui设计：基于matlab平台实现所提出的夜间图像增强算法，并设计用户友好的gui界面，方便用户使用。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.董娜，李言俊，王世刚，等. 基于 hsv 色彩空间和 clahe 的低照度图像增强算法[j]. 激光与光电子学进展, 2022, 59(17): 1715002.

2.王豪，叶青. 基于改进 retinexnet 的低光照图像增强[j]. 光电子.激光, 2023, 34(3): 260-268.

3.张新峰，李博，郭云飞，等. 基于 retinex 理论和多尺度融合的低照度图像增强算法[j]. 光学精密工程, 2022, 30(4): 961-972.